《Scikit-Learn、Keras和TensorFlow的机器学习实用指南》是2020年东南大学出版社出版的图书。内容简介 通过Scikit-Learn和pandas的端到端项目学习机器学习基础知识 使用TensorFlow 2构建和训练若干神经网络架构，解决分类和回归问题 探索对象检测、语义分割、注意力机制、语言模型，生成对抗网络（GAN）等 探索Keras API,...
tensorflow的官方文档写的比较乱,这本书的出现,恰好拯救了一批想入门tf,又看不进去官方文档的人。行文非常棒,例子丰富,有助于工程实践。这本书上提到了一些理论,简单形象;但是,理论不是此书的重点,也不应是此书的重点。这本书对于机器学习小白十分友好,读完了也就差... (展开) 3 1 0回应 Dearsn 2024-...
我们将使用 Tensorflow 来实现 PG 算法,但是在这之前我们需要为智能体创造一个生存的环境,所以现在是介绍 OpenAI Gym的时候了。 OpenAI Gym 介绍 强化学习的一个挑战是,为了训练对象,首先需要有一个工作环境。如果你想设计一个可以学习 Atari 游戏的程序,你需要一个 Atari 游戏模拟器。如果你想设计一个步行机器人...
警告:因为SavedModel保存了计算图,所以只支持基于TensorFlow运算的模型,不支持tf.py_function()运算(它包装了任意Python代码)。也不支持动态tf.keras模型(见附录G),因为这些模型不能转换成计算图。动态模型需要用其它工具(例如,Flask)服务化。 SavedModel表示了模型版本。它被保存为一个包含saved_model.pb文件的目录,...
· Keras(https://keras.io)是一种高级深度学习API,可以非常简单地训练和运行神经网络。Keras与TensorFlow捆绑在一起,它依赖于TensorFlow进行所有的密集计算。 本书偏向于动手实践的方法,通过具体的工作示例和少量理论来加深对机器学习的直观理解。 虽然你不需要拿起笔记本计算机就可以阅读本书,但我强烈建议你尝试使用代...
本书分为两大部分:第一部分主要基于Scikit-Learn,介绍机器学习的基础算法;第二部分则使用TensorFlow和Keras,介绍神经网络与深度学习。此外,附录部分的内容也非常丰富,包括课后练习题解答、机器学习项目清单、SVM对偶问题、自动微分和特殊数据结构等。书中内容广博,覆盖了机器学习的各个领域,不仅介绍了传统的机器学习模型,...
本书分为两大部分:第一部分主要基于Scikit-Learn,介绍机器学习的基础算法;第二部分则使用TensorFlow和Keras,介绍神经网络与深度学习。此外,附录部分的内容也非常丰富,包括课后练习题解答、机器学习项目清单、SVM对偶问题、自动微分和特殊数据结构等。书中内容广博,覆盖了机器学习的各个领域,不仅介绍了传统的机器学习模型,...
Data API还可以从现成的文件(比如CSV文件)、固定大小的二进制文件、使用TensorFlow的TFRecord格式的文件(支持大小可变的记录)读取数据。TFRecord是一个灵活高效的二进制格式,基于Protocol Buffers(一个开源二进制格式)。Data API还支持从SQL数据库读取数据。另外,许多开源插件也可以用来从各种数据源读取数据,包括谷歌的Big...
scikit-learn是一个开源的Python机器学习库,专注于提供简单且高效的工具来进行数据挖掘和数据分析。它支持监督学习和无监督学习,并提供了一系列算法,如分类、回归、聚类、降维等。 官网链接: scikit-learn keras: Keras是一个高层神经网络API,它能够以TensorFlow、CNTK或Theano为后端运行。Keras的设计初衷是便于快速实...